package com.atguigu.java.ai.langchain4j.config;

import com.atguigu.java.ai.langchain4j.store.MongoChatMemoryStore;
import dev.langchain4j.data.document.Document;
import dev.langchain4j.data.document.loader.FileSystemDocumentLoader;
import dev.langchain4j.data.segment.TextSegment;
import dev.langchain4j.memory.chat.ChatMemoryProvider;
import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.model.embedding.EmbeddingModel;
import dev.langchain4j.rag.content.retriever.ContentRetriever;
import dev.langchain4j.rag.content.retriever.EmbeddingStoreContentRetriever;
import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingStore;
import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingStoreIngestor;
import dev.langchain4j.store.embedding.inmemory.InMemoryEmbeddingStore;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

@Configuration
public class XiaozhiAgentConfig {

    @Autowired
    private MongoChatMemoryStore mongoChatMemoryStore;
    @Autowired
    private EmbeddingStore embeddingStore;
    @Autowired
    private EmbeddingModel embeddingModel;


    /**
     * 配置并创建一个特定的ChatMemoryProvider实例，该实例用于与小知机器人进行对话时管理对话记忆
     * 该方法被Spring框架的@Bean注解标记，表示此方法会返回一个由Spring管理的Bean对象
     *
     * @return ChatMemoryProvider 实例，用于管理与小知机器人的对话记忆
     */
    @Bean
    public ChatMemoryProvider chatMemoryProviderXiaozhi() {
        return memoryId ->
                // 构建一个MessageWindowChatMemory实例，用于具体管理对话记忆
                MessageWindowChatMemory.builder()
                        .id(memoryId)//设置对话记忆的ID
                        .maxMessages(10)//设置消息窗口的最大消息数量
                        .chatMemoryStore(mongoChatMemoryStore)//设置聊天记忆存储器，这里使用MongoChatMemoryStore，即基于MongoDB的聊天记忆存储器
                        .build();//构建并返回MessageWindowChatMemory实例
    }

    /**
     * 配置并创建一个特定的ContentRetriever实例，该实例用于检索和查询知识库中的内容
     * 该方法被Spring框架的@Bean注解标记，表示此方法会返回一个由Spring管理的Bean对象
     *
     * @return ContentRetriever 实例，用于检索和查询知识库中的内容
     */
    @Bean
    ContentRetriever contentRetrieverXiaozhi() {
        //使用FileSystemDocumentLoader读取指定目录下的知识库文档
        //并使用默认的文档解析器对文档进行解析
        Document document1 = FileSystemDocumentLoader.loadDocument("D:\\BaiduNetdiskDownload\\硅谷小智（医疗版）\\资料\\knowledge\\医院信息.md");
        Document document2 = FileSystemDocumentLoader.loadDocument("D:\\BaiduNetdiskDownload\\硅谷小智（医疗版）\\资料\\knowledge\\科室信息.md");
        Document document3 = FileSystemDocumentLoader.loadDocument("D:\\BaiduNetdiskDownload\\硅谷小智（医疗版）\\资料\\knowledge\\神经内科.md");
        List<Document> documents = Arrays.asList(document1, document2, document3);
        //使用内存向量存储
        InMemoryEmbeddingStore<TextSegment> embeddingStore = new InMemoryEmbeddingStore<>();
        //使用默认的文档分割器
        EmbeddingStoreIngestor.ingest(documents, embeddingStore);
        //从嵌入存储（EmbeddingStore）里检索和查询内容相关的信息
        return EmbeddingStoreContentRetriever.from(embeddingStore);
    }


    @Bean
    ContentRetriever contentRetrieverXiaozhiPincone() {
        // 创建一个 EmbeddingStoreContentRetriever 对象，用于从嵌入存储中检索内容
        return EmbeddingStoreContentRetriever
                .builder()
                // 设置用于生成嵌入向量的嵌入模型
                .embeddingModel(embeddingModel)
                // 指定要使用的嵌入存储
                .embeddingStore(embeddingStore)
                // 设置最大检索结果数量，这里表示最多返回 1 条匹配结果
                .maxResults(1)
                // 设置最小得分阈值，只有得分大于等于 0.8 的结果才会被返回
                .minScore(0.8)
                // 构建最终的 EmbeddingStoreContentRetriever 实例
                .build();
    }
}
